高質量發展驅動制造業企業人才支撐體系優化的路徑及對策

高中華，張 恒

（1.中國社會科學院 工業經濟研究所，北京 100006；2.首都經濟貿易大學 工商管理學院，北京 100070）

一、引言

黨的二十大報告提出“科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力”，更加突出了人才作為科技創新過程中戰略資源的重要地位。制造業是國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。制造業高質量發展的基礎是制造業企業的高質量發展，而制造業企業的高質量發展又離不開一支規模宏大、結構合理、素質優良的人才隊伍（高中華和賀俊，2023）。要推動制造業轉型升級和高質量創新發展，必須充分發揮人才作為第一資源的支撐作用，構建與制造業高質量發展需求相匹配的人才支撐體系，夯實制造業人才儲備基礎（姚凱，2023）。人才隊伍建設已成為驅動我國制造業邁向全球價值鏈中高端的關鍵。然而，隨著我國制造業逐步從中低端走向高端，人才缺口成為制約制造業高質量發展的關鍵問題。根據《制造業人才發展規劃指南》預測顯示，隨著企業數字化程度的逐步提升，中國制造業中新一代信息技術產業、新材料等10 大重點領域在2025 年的人才需求缺口將達到3000 萬人，對制造業技能型人才培養提出了更高的要求。同時，隨著高端制造業中新產業、新業態的迅速發展，新的人才缺口也在不斷形成。以人工智能為例，《中國人工智能人才培養白皮書》顯示，目前人工智能行業人才缺口高達500 萬人，據估計這種短缺將長期存在并不斷加重。

制造業是國家經濟發展的關鍵命脈，制造業企業不僅是推動制造業高速發展的主體，還是創造就業機會的重要引擎。從制造業整體發展來看，打造高質量人才隊伍是落實和支撐制造強國的戰略性舉措。從制造業企業發展來看，建設符合工業高質量發展要求的制造業企業人才支撐體系也迫在眉睫。在工業高質量發展背景下梳理制造業人才供需現狀及其發展趨勢是建設及優化制造業企業人才支撐體系的首要任務。然而，隨之而來的是人才供需的緊張局勢。首先，從人才培養源頭來看，盡管供需矛盾一直存在，但近年來呈現不斷加重的趨勢，如制造業轉型升級對卓越工程師、高技能人才的需求日益增長（羅哲，2020）。與此同時，從供給角度而言，當前我國工程師及技能人才教育體系和人才培養模式尚未完全適應工業高質量發展的要求。其次，從人才隊伍建設來看，仍然存在多重困境：一是制造業人才隊伍整體還無法滿足高質量發展的實際需求，不僅人才總量短缺現象嚴重，而且人才結構性錯配問題也非常突出（高中華和賀俊，2023）；二是制造業人才培養尚未得到足夠重視，培訓機構的能力建設滯后，人才發展體制機制仍然存在諸多障礙；三是對于制造業人才的認知存在誤區，側重學歷而輕視職業技能的思維觀念尚未從根本上扭轉。企業職工和新一代青年在學習職業技能方面的積極性并不高，制造業人才在職業發展渠道窄、待遇低等問題上仍然面臨挑戰。正是由于這些困境使得制造業企業在人才盤點與規劃、人才吸引與引進、人才開發與培養、人才激勵等方面暴露出諸多問題，迫切需要高素質的制造業人才隊伍提供支撐，從根本上解決制造業發展的瓶頸問題。

綜上所述，在分析制造業人才供需現狀及其發展趨勢的基礎上，從宏觀、行業和教育三個層面揭示制造業人才隊伍建設面臨的困境，并分析當前我國制造業企業人才支撐體系存在的短板，然后提出科學合理的優化路徑與對策，乃是建設符合工業高質量發展需求的企業人才支撐體系的必由之路。

二、文獻綜述

近年來，人才在引領驅動制造業高質量發展中發揮的積極作用已經成為廣泛共識。與此同時，學界也從制造業人才隊伍建設面臨的問題、人才在制造業高質量發展中的價值及制造業人才開發與培養中教育發揮的作用等方面進行了探索。

（一）制造業人才隊伍建設面臨的問題

當前制造業人才隊伍建設面臨的主要問題就是人才及人力資本的結構性錯配問題。例如Vollrath（2014）在分析14 個發展中國家個體工資數據的基礎上，得出人力資本錯配對全要素生產率的負面作用。馬穎等（2018）的研究進一步強調人力資本錯配是導致全要素生產率顯著降低的根本原因。李拓晨等（2021）以醫藥制造業為例，在測度該行業人力資本錯配指數的基礎上，發現人力資本錯配顯著抑制了高技術產業專業集聚對創新績效的積極作用。皮江紅和朱衛琴（2022）采用產業人才結構偏離度算法，測算當前浙江制造業人才與產業結構匹配程度，發現制造業人才需求稀缺問題的嚴重性遠遠超過供給過剩問題，進而從政產學角度提出了優化方案。一些學者們從制造業高質量發展對人才的內生性需求角度提出了破解人才結構性錯配的政策思路（高中華和賀俊，2023）。

（二）人才在制造業高質量發展中的價值

當前研究主要從人力資本理論視角分析并實證檢驗人才在推動制造業高質量發展中的積極作用，如楊仁發和鄭媛媛（2022）為實現這一研究目的構建了制造業高質量發展的評價指標體系。還有研究基于人力資本理論，在理論刻畫科技人才投入對裝備制造業高質量發展影響機理的基礎上，實證檢驗了全要素生產率在科技人才助推制造業高質量發展的中介作用（高文鞠和綦良群，2020）。宋旭光和左馬華青（2022）基于嵌套的CES（constant elasticity of substitution）生產函數，從理論和實證角度剖析并檢驗了技能人才對智能制造高質量發展的促進作用。曲玥（2023）研究指出在人口結構和勞動力成本不斷變化的情況下，有效利用人力資本成為制造業轉型升級和高質量創新發展的關鍵。邢會等（2023）從創新型人力資本的角度出發，深度剖析其對制造業產業鏈現代化的影響機制，實證結果表明創新型人力資本能通過促進自主研發、知識吸收、知識溢出三個方面顯著提升制造業產業鏈現代化水平。然而，此類研究均基于某種制造業行業或區域實證檢驗人力資本對于制造業高質量發展的積極影響，卻未能深入探討我國制造業人才支撐體系建設所面臨的現實問題和挑戰，同時企業和政府在人才培養方面的戰略規劃和引領作用尚未得到充分關注。

（三）教育在制造業人才開發與培養中的作用

教育是制造業人才開發與培養的主要途徑，相關研究主要關注制造業人才在早期教育階段的開發與培養。主要研究思路是以高職院校作為研究對象，從理論上分析其在制造業人才培養的現狀或面臨的挑戰，進而提出高職院校對于制造業人才培養的具體措施。例如，張建輝等（2021）系統剖析了高校創新型人才培養存在的主要問題，并從人才培養理念、學科專業設置、師資隊伍建設等方面提出了制造強國背景下高校創新型人才培養路徑。董剛（2020）針對寧波市高校制造業人才培養面臨的突出問題，提出要圍繞新時代制造業十大重點領域開展產教融合試點建設、優化學科專業結構等措施。周堅等（2020）基于STEM 理念，即在教學中融入科學（science）、技術（technology）、工程（engineering）和數學（mathematics），提出要通過開發中職學校STEM 課程，來探索制造業轉型升級背景下職教人才培養的新模式。郭家田和曹曄（2020）在分析智能制造汽車產業發展變化趨勢的基礎上，提出了高職院校培養汽車制造業卓越技術技能人才的保障措施。然而來自教育領域的研究僅僅強調了高職院校在制造業人才培養方面的作用、面臨的挑戰及可采取的優化措施，忽略了企業作為用人主體在制造業人才隊伍建設中發揮的主導作用。

三、工業高質量發展背景下人才供需現狀及面臨的困境

（一）制造業人才供需情況及趨勢

第一，制造業人才分布以一線城市和新一線城市為主。圖1 為2020—2022 年制造業人才城市分布情況。根據獵聘大數據統計顯示，制造業大部分人才普遍聚集在上海、北京、深圳和廣州四座城市，這和城市發展政策、產業發展及工業基礎有關系。例如，上海《上海市進高端制造業發展的若干措施》（2022）提到：加快產業人才集聚，支持高端制造業企業納入人才引進重點機構范圍，支持緊缺技能人才落戶，實施“產業菁英”高層次人才培養專項，根據其個人貢獻分級分段給予最高不超過50 萬元獎勵。縱觀2020—2022 年人才分布，2022 年上海和北京制造業人才占比明顯降低（人才占比分別為79.31%和53.65%），而其他城市人才占比均有所提升。可見，城市定位和規劃對產業人才轉移起到了一定影響作用。

圖1 2020—2022 年制造業人才城市分布

第二，制造業人才吸引難度尚未得到緩解。從2020—2022 年制造業城市TSI（talent shortage index）指數趨勢（圖2）可以看出，近三年制造業人才招聘難度在各大城市一直存在，并且招聘難度在不斷變大。2020—2022 年制造業城市TSI 指數均大于1，說明近三年制造業人才需求一直大于人才供給，制造業人才稀缺較為嚴重。2020 年各城市TSI 指數基本穩定在5～10，而在2022 年均在10 左右徘徊，說明中國在邁向制造業強國的征程中，制造業人才競爭愈發激烈，人才的培養和引進成為至關重要的戰略性舉措，將直接塑造企業的核心競爭力，決定著企業發展的方向和速度。

圖2 2020—2022 年制造業城市TSI 指數

第三，制造業人才吸引力較高的崗位集中在職能領域。圖3 為2020—2022 年應聘者職能分布情況，從職能占比來看，職能類崗位成為2022 年制造行業人才應聘的主要方向，如財務/審計/稅務類占比53.67%，人力資源類占比也較高（占比37.67%），銷售管理類崗位占比為32.56%。此外，生產管理/營運，行政/后勤/秘書，質量管理等崗位占比也較高。從各個職能崗位增減幅度來看，2020—2022 年高級管理崗位呈現明顯下降趨勢，從2020年的占比60.00%下降到2022年的32.35%。相反，生產管理/運營類崗位出現較大幅度增長，到2022年為25.08%。可見，大部分制造業人才更愿意選擇那些提供相對明確職業發展路徑和穩定工作環境的職能類崗位。

圖3 2020—2022 年應聘者職能分布

第四，制造業新發職位為吸納人才提供了更多可能。其中，新興產業是新發職位的重要領域，而新發職位往往集中于新興產業集聚的城市。圖4 為2020—2022 年制造業企業新發職位城市分布情況，上海、深圳和蘇州企業需求在各大城市中穩居前三，其中上海新發職位需求占比逐年提升，與產業集合效應、政府政策等多種因素推動制造行業發展有關。北京需求近三年一直維持在6%以上，寧波和重慶三年間一直穩定增長，這與當地政府在產業集群打造和人才吸引等方面出臺相關政策和制度有極大關聯性。

圖4 2020—2022 年制造業企業新發職位城市分布

第五，制造業新發職位的技術屬性越來越強。圖5 為2020—2022 年制造業企業新發職位分布情況，從專業領域來看，制造業新發職位在機械設計/制造的需求量較大且近三年呈現持續增長趨勢，其中2022 年新發職位占比13.65%。可見技術是推動制造業企業生產方式革新和高質量發展的命脈，在制造業企業數字化轉型過程中扮演著“先鋒軍”角色。IT（information technology）互聯網產品、測試、后端開發、互聯網運營等崗位需求占比較大，這與制造業數字化轉型和新消費模式的轉變密切相關，同時也意味著企業需要在培養跨行業優秀人才中保持競爭態勢。

圖5 2020—2022 年制造業企業新發職位分布

第六，制造業數字人才數量缺口巨大。未來5 年，云計算、大數據等領域預計需要近150 萬名工程師、100萬名安裝調試人員；無人機駕駛員、人工智能、工業機器人等系統人才更加緊缺。清華經管學院互聯網發展與治理研究中心調研發現（圖6 為數字人才產業領域分布），當前我國在產品研發領域的數字人才居多（占比87.47%），其次是數字化運營人才（占比7.00%），再次是深度分析的數字人才（占比3.55%），而先進制造業數字人才的占比僅有0.84%（陳煜波和馬曄風，2018）。從數字人才的產業分布格局來看，數字人才在金融領域集中最多，其次是教育、媒體通訊、醫藥、公司服務，最后才是制造業。

圖6 數字人才產業領域分布

（二）制造業人才隊伍建設面臨的困境

1.宏觀層面

第一，仍然面臨嚴重的社會就業偏見。社會對技工崗位及在制造業的工作心理認知不足，青年一代在制造業領域就業意愿不強。一是新一代年輕人，特別是受過高等教育的大學畢業生，認為制造業企業工作環境差、工作強度高，社會地位低，普遍不愿意到制造業企業就業，從而選擇那些符合自身身份的“體面性”工作，如行政類工作（顏色等，2022）；二是我國教育體制長期偏向學歷教育，而忽視了職業技能的培養，進而導致許多大學生對高端制造業的技術崗位存在誤解，往往將“技能型人才”簡單地理解為僅從事基礎操作的人員，并未意識到需要高度專業技能的高端崗位。相比之下，白領職位被認為更有前景，這使得許多人不愿意涉足高端制造業，從而限制了我國高端制造業優秀人才的輸送來源。

第二，人口老齡化對制造業人才資源造成沖擊。隨著人口結構的變化，老年人口的比例逐漸增加，勞動力市場供給將顯著減少。這意味著制造業將面臨愈加嚴峻的用工難題，進一步加劇技能型人才短缺壓力。企業應積極拓展員工培訓計劃和人才儲備，提高技能型人才培養質量和數量，同時也要靈活運用勞動力資源，充分發揮老年員工的經驗和智慧，以滿足制造業對技能型人才的需求。

第三，持續降低的生育率不僅影響了未來的勞動力供給，更是對制造業企業用工模式創新提出了較高要求。隨著生育率的下降，新一代勞動者的數量逐漸減少，這使得企業在招聘和用工方面面臨巨大挑戰。制造業企業在注重高素質人才隊伍建設的同時也要加大對女性員工的支持力度，提供更加靈活的工作安排，以幫助女性勞動者平衡工作與家庭的雙向需求，從而緩解低生育率對企業用工的影響。

2.行業層面

第一，制造業人才被數字經濟中涌現出的新興職業大量虹吸外流。當前數字經濟領域靈活就業機會已超過2 億。其中，外賣、網約車等新興行業的從業者數量分別超過700 萬人和2000 萬人，由于這些職位具有低門檻、彈性工作形式、薪酬水平較高等特點，對制造業技能人才造成巨大的虹吸。以外賣行業為例，美團在2020 年疫情期間新增了超過200 萬名外賣騎手，其中將近一半來自制造業工人。隨著網約車、外賣行業等對低技能勞動者吸納能力的不斷增強，制造業企業的人才缺口將持續擴大（Acemoglu and Restrepo，2020）。

第二，受到外向型行業特征的影響，制造業用工具有臨時性、季節性特征，企業為了縮減成本，頻繁招工、頻繁解雇，對人才隊伍穩定性帶來巨大沖擊。近年來，由于受到新冠疫情的沖擊，制造業企業短期訂單的增多導致了招聘和解雇的頻繁發生，使得制造業就業崗位不穩定性增加。以我國沿海企業為例，2020 年3 月初臨時決定招聘大批員工以滿足訂單需求，隨后的3 月下旬，由于訂單急劇減少，企業大量裁員，部分員工由于收入銳減甚至失業，從而對制造業工作前景產生疑慮；而在年末隨著訂單激增，沿海制造業企業再度面臨招工難情況。足見，制造業企業頻繁的招聘與解雇在增加用工成本的同時，也大大削弱了人才隊伍的穩定性。

第三，盡管當前先進制造業工作環境相對優越，但傳統制造業工作條件缺乏保障，依然面臨勞動強度大、薪資水平低，工作環境惡劣等問題，嚴重影響了制造業企業在就業市場上的聲譽（曾瑜等，2018）。根據中智咨詢發布的調查報告，截至2020 年，國內將近一半的制造業企業認為“招工難”的主要原因是員工工作條件和環境較差。因此，新一代年輕人更愿意選擇工作靈活性強、環境舒適的服務行業（高中華和賀俊，2023）。

3.教育層面

第一，高等教育對制造業數字人才的培養能力跟不上數字實體融合的發展要求。一方面，傳統課程設置和教學模式未能及時跟隨制造業數字化轉型的步伐，缺乏針對新興技術和數字工具的系統培訓體系（張建輝等，2021）。這使得大量畢業生在數字化制造領域初出茅廬時，需要進行額外的培訓和適應期，無法立即投入到數字化制造領域的工作當中；另一方面，許多院校自身的信息化能力相對較低，缺乏高質量的數字化教學內容和資源，無法滿足教學需求。同時，教師們也普遍缺乏數字化實踐經驗、知識覆蓋面相對狹窄、對于數字化工具的運用和教學指導能力有限，均會導致畢業生在綜合應用技能方面的欠缺，影響了他們在崗位上的適應能力。

第二，制造業數字化轉型對勞動者的技能要求不斷提高，高技能勞動者的人才缺口隨之擴大，但我國職業教育體系滯后于產業發展的步伐。隨著數字化技術在制造業的廣泛應用，傳統就業崗位融入了大量數字技術，勞動者除了要具備基礎操作技能外，還要掌握數字化技能以處理復雜性工作（陳鵬和薛寒，2018）。然而，我國勞動力資源中仍以低端技能和大齡的員工為主體，職業教育在培訓體系、課程設置和教學內容等方面尚未適應數字化轉型發展的相關要求（李春玲，2022）。

第三，隨著制造業企業工作模式的不斷變化，企業亟需前瞻性思維和創新意識的員工助推其高質量發展，員工則需要不斷培養和學習新知識和新技能以適應技術變革。繼續教育為員工提供了靈活的學習和適應機會，使其獲得工作崗位之所需的技能和經驗。一方面，員工可以通過繼續教育接觸最新的行業信息和先進技術，從而提升自己的前瞻性和創新能力；另一方面，繼續教育也可以提升員工在交流溝通、團隊合作等方面的綜合素質和能力，幫助其全面提升職業素養。

四、當前我國制造業企業人才支撐體系存在的短板

（一）人才盤點、預測與規劃

人才盤點、預測與規劃是制造業企業實現戰略目標、降低人才結構性供需不匹配的關鍵環節。通過該環節，企業可根據其實際發展情況確定所需人才數量、結構和能力要求，識別企業現有與所需人才隊伍間的差距，從而為人才引進和開發提供依據。然而，當前我國制造業企業在人才盤點、預測與規劃方面仍面臨以下問題：

第一，人才盤點缺乏系統性，對企業實際需求的匹配度不高，導致大量人才資源被浪費。首先，許多企業在人才盤點上過于依賴主觀判斷，缺乏客觀數據支持，導致對人才資源的實際情況認知不足，容易出現錯配或冗余，影響了企業生產效率和競爭力。其次，企業在進行人才盤點時，往往只關注某一層次或某一領域的人才需求，而忽視全員、全域的盤點工作。這使得企業在人才配置上缺乏全局性考慮，極易出現在某種崗位上人才緊缺而在其他崗位上人才閑置的情況，造成人才資源的低效利用。

第二，人才預測機制不夠靈活，不能及時反映市場和技術變化對人才需求的影響。首先，人才預測不僅涉及對內部人才需求的預測，還包括對外部人才市場供需的預測。然而，不少制造業企業不僅對整體行業的人才供需狀況，包括競爭對手的人才戰略、人才市場的變化趨勢等缺乏提前預測，而且尚未根據自身發展戰略和業務需求，預測未來所需的人才類型和質量。其次，部分企業在人才供需預測上存在短視現象，更側重于眼前的業務需求，缺乏靈活的機制和長期性規劃來應對市場變化和技術革新。

第三，人才規劃缺乏前瞻性，無法有效應對制造業發展的新趨勢和新需求。一方面，許多企業在人才戰略規劃方面存在臨時性傾向，只關注眼前的崗位需求，缺乏對長遠發展的戰略性思考，無法有效應對未來產業發展的新趨勢，導致人才結構與人才發展戰略不匹配；另一方面，企業在人才規劃中過于依賴傳統的經驗和模式，缺乏科學的方法和工具，進而導致企業在人才識別和配置上無法做到精準匹配，引發人才結構性錯配問題（楊仁發和鄭媛媛，2022）。

（二）企業人才吸引與引進

人才吸引與引進是制造業企業人才支撐體系建設中不可或缺的一環。制造業轉型升級對高技術技能人才的需求日益增長，通過吸引和引進高技能人才，企業能迅速提升自身技術水平和創新能力，從而在市場競爭中占據有利地位（羅哲，2020）。然而，當前我國制造業企業在人才吸引與引進方面存在一些問題：

第一，當前制造業企業的人才引進手段總體上缺乏柔性。首先，企業在人才引進上過于依賴傳統招聘方式，如通過招聘網站、招聘會等途徑進行招聘，導致企業只能從已有的“人才池”中篩選人才，難以滿足特定崗位或特殊技能的人才需求。其次，未充分利用異地招聘、異業合作等靈活引才方式。制造業企業往往只關注本地或同行業的人才資源，而沒有充分考慮到其他地域或不同行業的人才。隨著人才流動變得越來越便捷，企業應該更加開放地考慮跨地區和跨行業的人才引進。

第二，數字化人才招聘渠道利用效率低下，不少企業未能充分發揮數字化平臺的人才招聘優勢。部分企業可能在數字化招聘工具的使用和人才篩選方面存在困難，原因是數字化招聘通常會借助智能化人才管理系統、智能篩選工具等數字技術手段，這需要企業擁有數字人才以熟練應用數字化工具，但不少制造業企業缺乏專業的數字化人才招聘團隊或數字技術培訓，無法充分利用數字化招聘工具快速、精準地篩選人才（Bejakovic and Mrnjavac，2020）。

第三，制造業企業人才面臨短期性和應急性困境，人才隊伍建設缺乏長遠發展規劃，未能根據技術變革和產業升級建立長期性人才儲備。一方面，受當下技術需求的影響，不少制造業企業在人才引進時僅側重于解決當前的技術難題或填補當前存在的職位空缺，而忽視了對未來技能人才需求的規劃。這種短視的人才引進焦點可能導致人才隊伍無法適應長期的技術變革和產業升級；另一方面，由于人才引進具有高成本和高風險性，一些企業會因成本控制的需要而將焦點放在短期效益上，不愿意提前布局進行長期性的人才儲備工作。

（三）企業人才開發與培養

人才開發與培養是提升員工技術實力和企業創新能力的重要途徑。有針對性的培養和開發能夠提高企業人才的技術水平和數字素養，使其熟練掌握先進的生產技術和工藝，為企業開展科技創新活動提供堅實的人才基礎。然而，當前我國制造業企業在人才開發與培養方面同樣也面臨一些問題：

第一，人才開發體系不適應工業高質量發展的需求，尚未構建適應工業高質量發展需要的人才開發體系，無法滿足多樣化和專業化的人才需求。首先，工業高質量發展背景下制造業數字化轉型對人才的需求變得更加多樣化和專業化，制造業企業對復合型人才的需求與日俱增，然而當前企業自身的培訓機制往往偏重單一知識、技能的培訓，現有人才開發體系往往難以滿足企業對復合型人才的需求。其次，制造業數字化轉型對員工數字素養和技能也提出了更高要求，但現有的職業教育和培訓體系相對滯后，無法及時調整課程設置和教學內容以適應新興產業和技術的發展趨勢（陳鵬和薛寒，2018），導致員工在數字技能提升方面嚴重不足，現有技能無法跟上產業升級的步伐。

第二，企業對人才培訓的參與度不高，部分制造業企業的人才隊伍仍然囿于傳統的技能和知識體系，人才的專業技能、知識和能力跟不上業務變化。制造業企業不愿在人才開發上加大投入，形成“只招不培”的惡性循環。一方面，他們不愿在員工職業技能培養上投入更多的時間和精力，反而把人力培訓視作是成本支出，擔心培訓后的員工可能會跳槽或被挖墻腳；另一方面，制造業企業過分依賴學校教育和培養，只提供短期的形式化培訓就讓員工直接上崗，增加了新員工與工作的磨合時間，進一步加劇了員工受挫感。

（四）企業人才潛能激發及職業發展

人才潛能激發及職業發展機制是促進制造業企業高質量發展的根本保障。注重人才潛能激發并提供明確的職業發展路徑和晉升機制能提高企業人才的工作積極性和創造力，增強企業的核心競爭力和創新能力。然而，當前我國制造業企業在人才潛能激發及職業發展上面臨一些問題：

第一，激勵手段機制不健全、創新性不足，人才潛能未能得到有效發揮。一方面，傳統激勵手段往往局限于薪酬、福利等物質性獎勵，忽視了人才精神層面的激勵需求。新一代員工更多希望被尊重和被認可，但部分制造業企業未能通過創新性的激勵手段來激發員工的工作熱情和積極性；另一方面，當今企業人才在職業發展和工作模式等方面的個性化需求日益凸顯，但部分企業在人才激勵方面仍采取“一刀切”做法，未能根據員工的個性差異提供激勵措施，使得人才潛能未能得到充分發揮，從而降低了制造業企業的創新績效（宋旭光和左馬華青，2022）。

第二，職業發展路徑和晉升機制單一，人才歸屬感和職業忠誠度減弱，無法確保人才長期承諾。一方面，不少制造業企業只有傳統的晉升路徑，缺乏多樣化的職業發展選擇。如企業人才的職業發展、職務晉升和薪資提升主要取決于工作經驗或時間，而忽略了對個人能力和綜合素質的評價，這種單一的職業發展機制可能導致員工缺乏工作熱情和動力；另一方面，由于缺乏多元化的職業發展選擇，員工會感到本身的職業發展前景有限，進而降低了人才歸屬感和職業忠誠度，從而加劇人才流失。為確保人才長期承諾，企業需要建立更靈活、多元的職業發展機制，更全面地評估和激勵員工的綜合素質和能力。

五、制造業企業人才支撐體系的優化路徑及對策

（一）加強頂層設計，有效對接企業需求，推動人才政策下沉

首先，制定產業發展規劃，突出“人才+產業”頂層設計，圍繞產業政策匹配人才政策，明確未來發展方向和技術趨勢（宋旭光和左馬華青，2022），從而引導高校和培訓機構調整課程設置，培養更符合企業需求的人才。同時，政府也可以引導產業協會、研究機構等行業組織，加強對產業前沿技術的研究和人才培訓，為企業提供技術支持和人才儲備。

其次，設立產業人才公共服務平臺，通過搭建起線上線下相結合的交流渠道及時了解企業的技術和人才需求。同時，可以圍繞企業引才用才的難點痛點問題，促進高校、科研機構與企業的緊密合作，打造以產業、研發機構或科技平臺吸引人才的機制，從人才的引、育、用、留等多方面提供政策支持，充分調動和發揮企業在制造業人才培養中的積極性和主體作用（趙晨和王戈菲，2023）。通過政策引導和行業協作，可以確保人才的培養和引進與企業需求相匹配，為工業高質量發展提供有力的人才支持。

最后，推動人才政策下沉，因地制宜地推動人才發展。各級政府可以結合本地實際情況，制定針對性的人才政策，建立人才政策動態管理機制，支持本地產業發展所需的人才培養和引進策略（徐娟等，2023）。同時，可以通過稅收優惠、科研項目扶持等方式，吸引和留住符合企業需求的人才。

（二）積極推進教育鏈、人才鏈、產業鏈、創新鏈深度融合、有機銜接

一是在政府層面，積極推進產學研的深度融合，需要政府層面的政策支持。一方面，頒布相關制度和政策強調對制造業職業技能的重視，提高制造業企業技能人才的社會地位，這有助于改變人們對制造業和技能崗位的偏見和誤解；另一方面，積極引導制造業企業不斷加強對高技能人才的培養，使其認識到技能人才培養對制造業高質量發展的必要性。政府還可以聯合高校、研究機構和企業，共同制定相應的行業標準和技能要求，明確高技能人才的培養重點和方向，為企業提供明確的人才培養目標和參考依據（Zhang et al，2022）。

二是在企業層面，人力資本是企業高質量發展的根本保證，企業要在高技能人才培養上發揮模范帶頭作用（Vollrath，2014）。一方面，企業要改變原有錯誤的人才培養觀念，將人才視作是重要生產資源而非人力成本，并制定有效的技能培養計劃和職業發展路徑，為員工提供持續學習和成長發展的機會，從而培養更多高技能復合型人才；另一方面，鼓勵員工通過在職培訓和脫產培訓等多種方式提升職業技能，加強理論知識學習和技能提升，不斷培養員工工匠精神。

三是在學校層面，亟需采取系列措施促進技能人才培養和提升。首先，深入調研具有代表性的制造業企業，了解制造業產業發展現狀，理解其技術創新方向和市場需求，在此基礎上建立促進職業技能提升的課程體系（張建輝等，2021）。其次，優化培養模式是提高制造業人才培養質量的關鍵。職業學校應采取多樣化教學手段，引入實踐性教學、項目式教學等現代教學方法，讓學生能夠在實際操作中靈活運用所學知識。同時，也應根據學生的個性和興趣，開設個性化課程，為有志于從事制造業的學生提供針對性教學和培訓。再次，職業教育應通過產業實踐、參訪企業等多種方式，加大對教師的技能培訓和學科知識更新，拓展教師的實踐經驗，使教學模式緊跟行業發展的最新趨勢。最后，建立起完善的教師評價和激勵機制，吸引更多優秀的教育者加入制造業人才培養的行列，共同為培養高技能人才貢獻力量。

（三）引導制造業企業完善現代化人才開發與管理體系

第一，健全人才激勵與流動機制。首先，要建立健全符合各類人才特點的考核評價體系，包括以品德、能力和業績為導向，將考試、考核與評審相結合，客觀準確地評價人才的能力水平。同時，應鼓勵以業績貢獻為核心，建立健全能夠激發人才創新的分配制度和激勵機制，這可以通過擴大協議工資制、年薪制、年度獎勵制度的應用范圍來實現。其次，還要完善薪酬激勵機制，鼓勵智力資本入股或參與分配，加速發展期權、技術入股、股權和分紅權等多樣化的激勵方式，以激勵科研機構和高校研究人員積極參與科技發明和創造。同時，建立健全制造業人才服務機構，鼓勵行業協會發揮作用，促進國有和非公企業人才的合作，暢通制造業人才流動渠道，實現人才共享（袁玉芝等，2021）。最后，要加強對人才職業生涯的研究工作，為建立現代制造業人才科學化、多樣化的職業發展渠道奠定基礎。

第二，探索協同培養與動態賦能機制。這是高質量發展背景下優化制造業企業完善現代化人才開發與管理體系的重要路徑。首先，解決制造業企業“招工難”、供需矛盾等突出問題，需要政府、企業、高校和研究機構間的緊密合作，共同參與人才引進和培養過程。例如加強職業技能培訓，根據當前產業發展需求優化職業技術院校培養方案，為相關行業培養和輸送更多高技能、高素質人才；在企業與高校之間建立雙向導師制，使企業專家和高校教師相互交流，促進知識的傳遞和共享；加強職業技術院校與相關企業、科研院所的協同合作，搭建技能交流平臺，促進產學教融合發展（姜迪和吳華珠，2023）。其次，在人才協同培養的基礎上，還要同步探索動態賦能機制。在快速變革的工業環境下，員工需要不斷更新知識和技能以適應新工作模式，企業應打造數字化學習型組織，提供培訓、研討會等學習平臺，鼓勵員工不斷學習新技術和新技能，構建智能制造時代的競爭優勢（高柏和朱蘭，2020）。

第三，引導制造業企業加強數字素養與技能提升機制的建設是數字時代有效提升企業人才競爭力的根本保證。首先，數字技術已成為企業發展的核心驅動力，企業應加強對員工數字素養的培訓，培養員工的數字化思維和操作能力（Bejakovic and Mrnjavac，2020；趙靖芝，2020）。其次，建立數字技能提升機制。企業要努力營造持續學習和創新的文化氛圍，通過表彰優秀技能員工、職業技能競賽等方式來激發員工的學習熱情，不斷提升員工數字技能和應用，為制造業企業高質量發展提供堅實的數字人才支撐。